基于影像组学的人工智能在脑胶质瘤MRI诊断中的应用

发布时间：2021-03-03 02:15

　　影像组学能够从影像大数据中挖掘潜在的信息以利于实现精准医疗。基于影像组学的人工智能（AI）技术能实现计算机模拟人类思维,代替人工高效地进行数据挖掘。医学影像学的AI技术能有效辅助放射科医生对脑胶质瘤的MR影像诊断。综述基于影像组学的AI技术在脑胶质瘤的分级诊断、鉴别诊断、预后评估等方面的应用研究。 

【文章来源】：国际医学放射学杂志. 2019,42(05)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 AI及影像组学概述
    1.1 工作流程
    1.2 分类器及模型
    1.3 数据库及数据解析
2 AI在胶质瘤诊断中的应用
    2.1 分级诊断
    2.2 鉴别诊断
    2.3 预后分析
    2.4 疗效监测
    2.5 分子水平诊断
3 问题与展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]脑胶质瘤放射基因组学研究进展[J]. 罗燕,唐雪,龚静山,梅东东,吴明祥,袁家琳,徐坚民.  国际医学放射学杂志. 2018(05)
[2]影像组学在胶质瘤临床诊疗中的应用现状[J]. 魏炜,刘振宇,田捷.  中国微侵袭神经外科杂志. 2018(06)
[3]脑胶质瘤影像组学研究进展[J]. 童宇圣,陈亮.  中国临床神经科学. 2018(02)
[4]基于分子表型的脑胶质瘤影像基因组学研究进展[J]. 秦江波,张辉,王效春,谭艳,吴晓峰.  国际医学放射学杂志. 2017(03)
[5]高级别胶质瘤的治疗现状及思考[J]. 陈正和,陈忠平.  中国临床神经外科杂志. 2016(06)
[6]放射组学的兴起和研究进展[J]. 苏会芳,周国锋,谢传淼,蔡培强,张嵘,吴小亮,黎浩江,于行素,范卫君,樊懿,张振峰.  中华医学杂志. 2015 (07)



本文编号：3060395